Von den SERPs zum KI-Output: Wie Marken jetzt Sichtbarkeit in Sprachmodellen gewinnen

Lange Zeit war die erste Google-Ergebnisseite das Nonplusultra für Reichweite. Doch inzwischen erfahre ich in Gesprächen mit Kollegen, Freunden oder Studierenden, dass viele Nutzer ihre Fragen lieber direkt an ChatGPT, Perplexity oder Gemini richten – und sofort eine kompakte, klickfreie Antwort erhalten. Diese Entwicklung stellt unser bisheriges SEO-Verständnis auf den Kopf: Wer weiterhin sichtbar bleiben will, muss sich jetzt in den Antworten der grossen Sprachmodelle positionieren.

Die neuen Spielregeln: Von Keywords zu Prompts

Sprachmodelle wie GPT-4, Claude oder Gemini funktionieren wie riesige Datenkompressoren: Sie verdichten unzählige Quellen zu Wahrscheinlichkeiten für das nächste Wort. Für uns Marketer heisst das: Klassische SEO-Signale wie Backlinks oder Meta-Tags spielen nur noch eine Nebenrolle. Entscheidend ist, ob unsere Inhalte von den Modellen zitiert oder sogar direkt in deren Wissensbasis aufgenommen werden.

Statt auf einzelne Keywords zu setzen, arbeiten moderne Tools mit sogenannten „Prompt-Clustern“. Sie generieren tausende verschiedene Nutzerfragen – zum Beispiel „welcher Laufschuh ist am besten für Marathon?“ oder „welche Cloud-Datenbank ist besonders schnell?“ – und analysieren, ob und wie die eigene Marke in den Antworten auftaucht.

Innovative Tools für KI-Sichtbarkeit

Ein spannendes Beispiel ist Profound. Das Team stellt jeden Tag hunderttausende Fragen an ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity. Die Software prüft, in welchen Antworten Marken genannt werden, welche Begriffe die Bots verwenden und welche Quellen sie zitieren. Daraus entsteht ein „Share of Voice“-Index, der zeigt, welche Marke in welchem Themenfeld dominiert. Profound nutzt dafür eine riesige Bibliothek von Testsätzen in zehn Sprachen und analysiert die Ergebnisse mit einem eigenen Algorithmus.

Bluefish AI geht noch einen Schritt weiter: Die Plattform identifiziert die konkreten Dokumente, auf die sich die Sprachmodelle stützen. Ein „Source Graph“ macht sichtbar, wie Wissen von Wikipedia, Foren oder Herstellerseiten in die Modelle gelangt. Fehlen wichtige Informationen, können Unternehmen gezielt neue Inhalte oder strukturierte Daten einspeisen.

Scrunch AI setzt auf die Optimierung einzelner Sätze. Das Tool berechnet einen „AI Readability Score“ und wandelt zu komplexe Passagen automatisch in Listen, Tabellen oder FAQ-Blöcke um – Formate, die Sprachmodelle besonders gerne übernehmen. Zusätzlich hilft ein Ideengenerator, Themenlücken zu erkennen und gezielt zu schliessen.

Der einzige Deutsche Player im Bunde ist Peec.ai aus Berlin richtet sich vor allem an kleine und mittlere Unternehmen. Das Tool scannt wöchentlich tausende Kundenfragen, wertet die Antworten aus und zeigt mit einem Ampelsystem, wie verständlich und aktuell die eigenen Produktseiten für ChatGPT & Co. sind. Besonders praktisch: Mit einem Klick lassen sich fertige FAQ-Blöcke, Produkt-JSON oder Meta-Updates generieren oder ganz neu eine llms.txt, quasi die robots.txt für die Crawler der Sprachmodelle. 

Otterly AI aus Wien liefert wöchentliche Reports zur Sichtbarkeit und Tonalität der eigenen Marke in KI-Antworten. Über eine Roadmap-Funktion können gezielt Verbesserungen geplant und externe Agenturen als Reviewer eingebunden werden.

Quno AI bietet eine Marketing-Suite, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Markenpräsenz gezielt für die Welt der künstlichen Intelligenz zu optimieren. Mit Funktionen wie SEO für KI-Suchmaschinen, Brand Tracking und einem KI-Interviewer lässt sich analysieren, wie KI-Systeme über Marken sprechen und wie sichtbar diese in KI-generierten Suchergebnissen sind. 

Wie Sichtbarkeit jetzt gemessen und verbessert wird

Die wichtigsten Kennzahlen sind bei allen Anbietern ähnlich: Wie oft taucht die Marke in Antworten auf? An welcher Stelle im Text? Ist die Erwähnung positiv, neutral oder negativ? Und verweist die KI auf die Originalquelle? Nach der Analyse folgt die Optimierung: Profound setzt auf spezielle „Injection Pages“, Bluefish empfiehlt gezielte Erweiterungen von Wikipedia & Co., Scrunch AI rät zu „Answer First Content“ mit klaren Definitionen und Bullet-Points, Peec.ai automatisiert strukturierte Datenblöcke, und Otterly analysiert die Tonalität in Nutzerbewertungen.

Fazit & Handlungsempfehlung

Wer heute Reichweite will, muss Inhalte so gestalten, dass sie für Menschen leicht verständlich und für Künstliche Intelligenz eindeutig interpretierbar sind. Klare Zwischenüberschriften, präzise Begriffe und verlässliche Zahlen sind dabei der Schlüssel. Wer jetzt in KI-SEO investiert, sichert sich die Sichtbarkeit von morgen.

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Quellen:

• t3n
• Profound AI
• Bluefish AI
• Scrunch AI
• Peec.ai
• Otterly AI
• Quono AI
• Search Engine Journal